TC DU NL DC HH GI Sự hài lòng (HL) Tương quan Pearson 0,411 (**) 0,409(**) 0,412(**) 0,481(**) 0,298(**) 0,328(**) Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS
Bảng 4.7, cho thấy tất cả các biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05,vì vậy các biến đều được giữ lại để tiếp tục hồi quy đa biến.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc - sự hài lòng của khách hàng và các biến độc lập: (1) Sự tin cậy, (2) Sự đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm, (5) Phương tiện hữu hình, (6) Giá dịch vụ. Phân tích hồi quy sẽ mơ tả mối quan hệ đó và giúp dự đoán được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc khi biết trước các giá trị của biến phụ thuộc. Để thực hiện phân tích hồi quy, đề tài sử dụng phương pháp hồi quy theo bước (Stepwise linear regression) nhằm xem xét một cách tổng hợp sự tác động của từng nhân tố lên sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách đưa vào lần lượt từng biến số vào mơ hình, từ đó xem xét mức độ ảnh hưởng của biến đưa vào đối với tổng thể mơ hình. Mỗi lần một biến mới được đưa vào, sự thay đổi chỉ số R2 sẽ cho biết mức
độ ảnh hưởng của các biến số mới. Nếu R2 thay đổi càng nhiều thì mức độ ảnh hưởng của biến số đó càng lớn và ngược lại nếu mức độ thay đổi của R2 là không đáng kể thì mức độ ảnh hưởng của biến đó sẽ khơng lớn.
- Mơ hình 1 gồm các biến: Sự hài lịng - Sự đồng cảm.
- Mơ hình 2 gồm các biến: Sự hài lòng - Sự đồng cảm, năng lực phục vụ. - Mơ hình 3 gồm các biến: Sự hài lòng - Sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự tin cậy. - Mơ hình 4 gồm các biến: Sự hài lòng - Sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự
tin cậy, sự đáp ứng.
- Mơ hình 5 gồm các biến: Sự hài lịng - Sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự
tin cậy, sự đáp ứng, giá dịch vụ.
- Mơ hình 6 gồm các biếnSự hài lòng - Sự đồng cảm, năng lực phục vụ, sự tin
cậy, sự đáp ứng, giá dịch vụ, phương tiện hữu hình.